AI太过丝滑,让我们无法屠龙

英雄必须屠龙，才能获得宝藏。

龙在这个非神话的世界并不存在，但是人通过解决问题，成为人。

当技术优化掉所有"摩擦"（困难、不确定性、重复劳动），人类成长的机制是否也被连根拔起？


技能树	传统世界的"龙"	AI优化后的"无龙世界"	失去的成长机制
认知劳动	记忆、计算、逻辑推理（如背单词）	AI助手（如ChatGPT、Notion AI）	记忆力、专注力、深度思考
情绪管理	面对冲突时的克制（如谈判）	AI情绪辅导（如Woebot、心理机器人）	情绪韧性、共情能力
技能习得	反复练习（如绘画、写作）	AI生成（如MidJourney、Jasper）	手眼协调、风格形成
决策压力	不确定性下的抉择（如职业选择）	AI推荐（如LinkedIn算法）	责任感、后果承担
社交互动	面对面沟通的尴尬（如约会）	AI伴侣（如Replika、虚拟人）	社交勇气、真实连接

人类的成长不是靠舒适，而是靠在真实世界中承担责任、面对混乱并将其转化为秩序。

（如AI自动完成任务）→ 大脑缺乏刺激→ 神经回路萎缩或未分化。

太多的论文说明这个问题：

解决摩擦，是让人在认知上改变而不是单纯学会一个知识点。

儿童通过解决矛盾（如"为什么水倒进高杯看起来更多"）来构建认知图式。而MIT研究在2023年研究发现，使用AI辅助学习的儿童，在转移学习（将知识应用到新情境）上的表现低于传统学习者30%。

认知心理学：生成效应（Generation Effect）

1978年Slamecka & Graf的研究指出主动生成答案（如自己总结）比被动接收（如AI总结）记忆效果好2-3倍。

比较手写笔记和 AI生成笔记：前者激活额叶和顶叶更广泛，记忆保持率高40%（Mueller & Oppenheimer, 2014）。

认知心理学：内化知识提高学习效率

大脑可以通过错误（如答错题，改写文章，纠正发音）触发前扣带皮层（ACC）活动，从而提高学习效率。

2023年开始ai coding后，有调查显示程序员使用AI调试代码→ 调试技能退化（Stack Overflow调查）。

在早之前有一个叫Grammarly的网站，我一度写eassy都是靠他改，一件自动纠错后，每次同样的问题我还是会重重复复。而找Ta一边聊一边修改，同样的语法错误总是可以被内化。

科学家Beaty发现高创造力个体的DMN和EN连接更强，而被动接受AI生成内容的个体，这两个网络的活动显著减弱。

在人类的艺术活动中，也发现艺术家在试错中激活DMN和EN，从而大脑皮层厚度增加。

而在AI绘画中，用户一味输入提示词→ DMN和EN未参与→ 创造力训练缺失。

2012年的研究发现，高情绪参与度的艺术体验会激活DMN和边缘系统，而AI生成的艺术无法触发同样的神经反应。

AI在“优化”过程时，实际上在破坏它们依赖的神经基础

人类的成长机制是依靠这些不那么“顺畅”的活动进行的。

总有人说， Ai可以解放人类，让人类去创造，艺术，哲学和爱。人类的高级能力（审美判断、抽象推理、道德抉择、深度共情、关系修复、创造性突破）并不是‘闲暇时间’的自然产物，而是需要持续的、结构性的认知与社会性练习——尤其是包含预测误差、错误反馈、努力、重复、可控压力与真实互动的训练。

艺术、哲学和爱的能力并非与生俱来，而是依赖于低层次的认知摩擦和生理过程

AI优化的“高效”会剥夺这些基础过程，导致大脑结构和功能退化，最终丧失“高级追求”的能力。